新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました（この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います）。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。

昨年2022年に続いて（https://gendai.media/articles/-/103817）、今年もウェブ発小説およびその書籍化の動向に関して追ってみたい。2023年にはどんなウェブ発小説の話題作やプラットフォーム界隈での変化があったのか？　そこから得られる出版業界やコンテンツ業界への示唆とは何か？【前中後編の前編】 国内の文芸市場動向 まず個別の作品やジャンルの動向の話をする前に、ウェブ小説に限らず文芸全般の市場規模やビジネスモデルの動向から見てみよう。 日販　マーケティング推進部　ストアソリューション課編『出版物販売額の実態』各年から、2008年の売上を100としたときの出版物のカテゴリ別の指数の推移を見ると文芸は40．7、つまり2008年から6割減少している。 ウェブ小説を書籍化したものが大半を占める「ライトノベル単行本」の市場規模はここ数年は横ばいで推定発行金額が100億

そりゃ間違ってるんだけど、ではどうするべきなのかが見えてないなぁという話です。 事業が大きくなると組織という仕組みの重要性が上がる 同僚が何千人といたメガベンチャーから社員数20数人のスタートアップに転職してから1.5年経ちました。ここまでに自分が貢献した内容にはSREや医療情報技師としてのものも当然あるのですが、マネジメント経験のあるIndividual Contributorという立場から組織の成長や組織における連携について補足や関連情報を提供するということも意外とありました。例えば社内ブログや社内勉強会で触れたものには以下のようなものがあります： コーチング紹介 ヒューマンスキル紹介 爆速アウトプットを組織的に支える施策 事業の急成長における表側と裏側 稟議入門 こうした知識や観点を個々人が持つことは、ボトムアップと呼ばれる自発的な行動を支援する意味では大きな意味があります。そして少

本記事はnoteに記載した以下の記事に加筆修正を加えたものです。 10年スパンでの論文執筆の考え方 研究者として生活していく上で、学術論文は1本でOKというわけにはいかず、分野ごとで数字の大小はあるでしょうが、数十本オーダーで書いていくことになります。学術論文１本を書く上での心得みたいなものは様々な記事がありますが、なかなか十年単位の話はないので書いてみようと思いました。ここでは、制御工学の研究を博士の3年間、国立大学の教員16年間行ってきた中での複数論文を書いていく実体験を中心に、10年スパンでの研究論文の書き方やコツを紹介したいと思います。 ちなみに、LaTeXによる論文執筆の記事も書いていますのでこちらもよかったらご覧ください。 10年スパンでの論文執筆の考え方 著者の実績 論文執筆時の研究者スタンス 同時並行で進める研究のテーマ数 研究者としての大学生・大学院生との関わり方 論文一

はじめに 僕はDeno Land Inc.でDenoを利用したサーバレスエッジホスティングサービスのDeno Deployを開発するチームに所属しています。OSSのほうのDenoのメイン言語はRustで、Deno Deployのバックエンドも同様にRustで書かれています。 今年のアドベントカレンダーで一休さんから以下の記事が公開されましたが、日本でもRustをWebバックエンドの言語として採用する企業がじわじわと増えてきている印象があります。 Deno DeployのバックエンドをRustで開発してきて、RustでWebバックエンドを書くことのメリットやデメリットをいくつか感じたので、この記事で紹介したいと思います。 Deno Deployの構成 まず、ざっくりとDeno Deployのバックエンドの構成を紹介します。 多くのコンポーネントがありますが、ここではどのようにRustを利用し

株式会社ゆめみの23卒 Advent Calendar 2023 の 22日目の記事を書きました はじめに 今見ているあなたは趣味で行った開発の中でデプロイしユーザーに使ってもらった経験はありますか？ 「趣味で開発してたものはあるが、実際にデプロイしたことがない」「デプロイしたものもあるが、デプロイできるまでやり通すことの方が珍しい」という方がほとんどだと思います。 また趣味で行っている開発についての話題になると、「やる気があるうちにデプロイした方が良いよね～」みたいな話題になると思うのですが、そう思っていながらも実際に意識して取り組む方はなかなかいないと思います。 今年の趣味開発を考えている時に Discord で使用できる Bot を作成して運用したいな～と思っていたのですが、私も趣味で開発していたものを途中でやめてしまうことがほとんどだったので、今回の開発はまずデプロイという事を意識

こんにちは、テラーノベルでサーバーサイドを担当している@manikaです。 GAEスタンダード環境からCloud Runへ移行についての備忘録を記事にしました。 GAEからCloud Runへ移行が完了すると、試算ですが現状の4分の1程度にインスタンス料金を抑えれる見込みの為それならばやるしかないな、という事で進めています。 概要 基本的にはGAEに依存した機能やパッケージを削除又は変更していくという作業になりますが、Cloud Runへ移行するまでの間GAEでも動作させる必要があり、コードの２重管理は避けたかったのでGAEでもCloud Runでも同じコードで動くよう改修を行なっていく必要もありました。いくつかピックアップして注意点等を記載します。 GAE依存の環境変数の廃止 GAEの環境変数を使用している箇所をCloud Runの環境変数へ置き換えていきました。 また、一部の情報は環境

テラーノベルで機械学習を担当している川尻です。最近、LLMを使った社内業務の自動化などを行っていて、Pydanticを使ったテクニックが良かったので紹介します。 概要 OpenAIの最新のモデルの gpt-4-1106-preview と gpt-3.5-turbo-1106 でJSON Modeがサポートされました(2023/12/27現在)[1]。 これにより出力結果を後段タスクのプログラムで扱いやすくなります。Pydantic [2] というのは、Pythonのデータバリデーションライブラリで、型情報を強力に扱うことができて高速に動きます。最初はPydanticを出力結果のパースにだけ使うつもりでしたが、Pydanticを使うとJSON Schema[3] を出力できることを思い出し、そのまま出力形式を指定するためにプロンプトに入れるといいのではと気が付きました。その結果、OpenA

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Claude 2.1’s performance when retrieving an individual sentence across its full 200K token context window. This experiment uses a prompt technique to guide Claude in recalling the most relevant sentence.Claude 2.1 recalls information very well across its 200,000 token context window However, the model can be reluctant to answer questions based on an individual sentence in a document, especially if

＼スニダンを開発しているSODA inc.の Advent Calendar 10日目の記事です!!!／ こんにちは！！！！SODA開発部の矢野です！！！ はじめに 私のチームでは一年前からコードレビューを最優先に実施するという取り組みをしています。この取り組みを継続した結果開発生産性にも良い影響を与えてくれたかもしれないので記事にしようと思います！ ちょうどこの記事を作成しているときにX(旧Twitter)で「PRのレビューを最優先にしたらチームの生産性が上がった」の投稿にたくさんのいいねがついていたので、コードレビューを最優先に取り組んで効果を実感している組織やチームが多いのかもしれないですね。 レビューを最優先にした結果 結果から書くと、 「コードレビューを最優先にする」取り組み前後の「レビューからアプルーブまでの平均時間」を比較すると6.5時間から2.5時間に縮まりました（本当かな

2021年2月1日のミャンマー軍によるクーデター後、ミャンマー全土で大規模なデモや抗議活動が連日続いた。その先頭に立っていたのは10代から20代の若者たちで、ミャンマーではズィージェン（Z Gen / Z世代）と呼ばれている。この世代は今までのミャンマーに存在しなかった、まったく新しい世代だった。何十年にもわたる軍事独裁政権下で生きてきた親や祖父母の世代とは異なり、物心ついた頃には（限定的ながら）民主化された国であり、スマートフォンを駆使するデジタルネイティブとして、世界と繋がっていた。日本の同世代の若者と比べても、ほとんど変わらない。 武力闘争を選んだZ世代の若者たち クーデター後、彼らは真っ先に先頭に立った。軍の恐ろしさを知る親たちはデモへ参加しないよう諭したが、若者たちは耳を貸さなかった。やがてデモは親世代や祖父母世代も巻き込む大規模なものへと発展した。デモの先頭に立つ若者に質問した

2021年2月1日にミャンマーで軍事クーデターが起きてから2023年10月28日でちょうど1000日、2年9ヶ月が過ぎた。世界ではウクライナ、イスラエルと次々と戦いが起き、日本ではミャンマーのことは忘れられたように見える。しかし、今でもミャンマーでは戦いが毎日続き、悲惨なことが毎日起きている。私はヤンゴンに住む一人の日本人だが、このミャンマーの1000日間に何が起こったか日本にいる人たちにも伝えたいと思う。 まさかのクーデター（2021年2月1日〜2月3日）2021年2月1日のまだ薄暗い早朝、軍によるクーデターが起きた。第一報を知ったのは、日本のメディアが伝える短いネットの速報だった。驚いてFacebookで調べると、BBCビルマ語放送のページがクーデターのニュースを慌ただしく伝えていた。その直後にインターネット回線が切れ、しばらくして携帯の電話回線も切断された。テレビも全チャンネルが停止

はじめにX / twitter では "[あめいろ]" という名前です。 アメリカに住んで19年、企業で働きはじめて12年になります。2023年の4月末に勤めていた会社でレイオフにあい、その後7ヶ月に渡って就職活動を行ってきた時の記録です。経歴や職種は人それぞれで、景気やjob marketの状況も刻々と変わっていくので、直接的に誰かの役に立つとは思っていませんが、これだけ長い間就職活動に苦戦してきたことを自分のために何か記録に残しておきたいと思い、書き留めることにしました。 今回の就職活動を数字で振り返ると以下の通りです: 224 days 135 jobs applied (incl. 13 referrals) 54 first recruiter calls 106 interviews (incl. 23 live coding) 3 take-home assignments